LinkedIn의 생성적 AI 요리책: 사용자 검색을 13억 명의 사용자로 확장한 방법 > 여행

LinkedIn은 생성적 AI를 위한 자연스러운 제공이어야 했던 것을 매우 오랜 기다림 끝에 이번 주에 새로운 AI 기반 인물 검색을 출시합니다. 이는 ChatGPT 출시 후 3년, LinkedIn이 AI 구직 서비스를 출시한 지 6개월 만에 이루어졌습니다. 기술 리더들에게 이 타임라인은 핵심 기업 교훈을 보여줍니다. 특히 13억 명의 사용자 규모에서 실제 기업 환경에 생성 AI를 배포하는 것은 어려운 일입니다. 이는 느리고 잔인한 실용적인 최적화 과정입니다. 다음 계정은 출시를 주도한 LinkedIn 제품 및 엔지니어링 팀과의 여

핵심 기능

LinkedIn은 생성적 AI를 위한 자연스러운 제공이어야 했던 것을 매우 오랜 기다림 끝에 이번 주에 새로운 AI 기반 인물 검색을 출시합니다. 이는 ChatGPT 출시 후 3년, LinkedIn이 AI 구직 서비스를 출시한 지 6개월 만에 이루어졌습니다. 기술 리더들에게 이 타임라인은 핵심 기업 교훈을 보여줍니다. 특히 13억 명의 사용자 규모에서 실제 기업 환경에 생성 AI를 배포하는 것은 어려운 일입니다. 이는 느리고 잔인한 실용적인 최적화 과정입니다. 다음 계정은 출시를 주도한 LinkedIn 제품 및 엔지니어링 팀과의 여러 독점 인터뷰를 기반으로 합니다. 먼저, 제품 작동 방식은 다음과 같습니다. 이제 사용자는 "암 치료에 대해 잘 아는 사람은 누구입니까?"와 같은 자연 언어 쿼리를 입력할 수 있습니다

사용 후기

. LinkedIn의 검색창에 키워드를 기반으로 한 LinkedIn의 이전 검색은 어려움을 겪었을 것입니다. "암"에 대한 언급만 찾았을 것입니다. 사용자가 정교한 정보를 얻으려면 "암"과 "종양학"에 대해 별도의 엄격한 키워드 검색을 실행하고 수동으로 결과를 하나로 묶어야 했을 것입니다. 그러나 새로운 AI 기반 시스템은 내부 LLM이 의미론적 의미를 파악하기 때문에 검색 의도를 이해합니다. 예를 들어, "암"은 개념적으로 "종양학"과 관련이 있으며, "유전체학 연구"와는 덜 직접적으로 관련되어 있음을 인식합니다. 결과적으로 프로필에 "암"이라는 정확한 단어가 사용되지 않더라도 종양학 리더 및 연구자를 포함하여 훨씬 더 관련성이 높은 사람들의 목록이 표시됩니다. 시스템은 또한 이러한 관련성과 유용성의 균형을 맞춥니다.

장단점

단지 세계 최고의 종양학자(접근할 수 없는 3급 연결일 수 있음)를 보여주는 대신, 1급 연결과 같이 즉각적인 네트워크에서 누가 "상당히 관련성이 있고" 해당 전문가에게 중요한 교량 역할을 할 수 있는지 평가합니다. 예를 보려면 아래 비디오를 참조하십시오. 하지만 틀림없이 기업 실무자에게 더 중요한 교훈은 LinkedIn이 개발한 "요리책"입니다. 즉, 복제 가능한 증류, 공동 설계 및 끊임없는 최적화의 다단계 파이프라인입니다. LinkedIn은 다른 제품을 시도하기 전에 한 제품에서 이 기능을 완벽하게 구현해야 했습니다. LinkedIn의 엔지니어링 부사장인 Wenjing Zhang은 제품 출시에 대한 게시물에서 지난주 VentureBeat와의 인터뷰에서 "한 번에 너무 많은 일을 하려고 하지 마세요"라고 썼습니다. 그녀는 LinkedIn의 모든 제품에 대한 통합 시스템을 구축하려는 초기의 "광범위한 야망"이 "진행을 지연시켰다"고 지적합니다. 대신 LinkedIn은 먼저 하나의 분야에서 승리하는 데 집중했습니다

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